链路追踪介绍

为什么要用全链路追踪工具：

当一个微服务项目接入skywalking之后，就能看到每个微服务之间的调用关系、以及每个请求的处理流程。

可以实现：

快速定位故障点
快速定位性能瓶颈
理解服务间依赖关系
全局流量可视化

核心概念

Trace：一个请求的完整的请求流程被称为一个Trace，代表从客户端发起请求到后端完全处理的整个过程。一个trace由多个span组成。

Span：一个span表示trace的一部分工作，可以理解为一次函数调用或者是一个HTTP请求。每个span都包含了操作名称、开始时间、结束时间以及操作的元数据等信息。span具有上下级（父子）关系，同时多个span的结合就表达了一次trace。

trace id和span id：每个trace和span都有唯一的id。每个span id包含了指向父级span的引用。

工作原理

客户端发起请求
服务A开始处理请求并创建初始Trace和Span
服务A将请求转发给服务B，同时传递TraceID和SpanID
服务B根据传递的信息继续创建新的Span并标记父Span
所有服务处理完成后，各自产生的Span数据都会发送给追踪平台进行汇总
用户可以通过UI查看整个Trace的详细信息

链路追踪工具

特性/工具	SkyWalking	Pinpoint	CAT	Zipkin	Jaeger
追踪能力	支持跨服务、跨方法追踪、Trace、Span	方法级别细粒度追踪	跨服务追踪	跨服务追踪	跨服务追踪、分布式追踪
监控能力	指标监控、告警	实时性能监控	实时性能监控、告警	仅追踪，不支持监控	主要追踪，有基础指标监控
拓扑图支持	自动生成服务拓扑图	自动生成服务拓扑图	自动生成服务拓扑图	不支持	支持服务依赖图
实时性	秒级延迟	实时	秒级延迟	分钟级延迟	近实时
语言支持	多语言	主要支持Java	主要支持Java	多语言	多语言
资源消耗	中等	较高	较低	较低	中等
社区活跃度	高（Apache顶级项目、国人开发）	中	中	高	高
易用性	UI直观、功能全面	UI简单、功能专注	UI传统	UI简陋	UI现代、查询功能强
使用场景	中大型分布式系统	方法级别细粒度追踪	实时监控要求高	轻量级追踪需求	云原生、微服务追踪

Skywalking介绍

Skywalking是一个针对分布式系统的应用性能监控（Application Performance Monitor，APM）和可观测性分析平台（Observability Analysis Platform）。提供了包括分布式追踪、指标监控、故障诊断信息、服务网格遥测分析、异常告警以及可视化界面等功能，可帮助开发人员和运维团队更好的理解和管理应用和服务。

核心特性：

分布式追踪：为请求生成跟踪数据，能够帮助用户了解整个调用链路的情况，定位性能瓶颈和问题根源
度量分析：支持对服务的健康状况进行度量分析，如响应时间、吞吐量、成功率等关键性能指标。程序内信息比如垃圾回收、JVM信息都能看到。
告警机制：支持自定义规则告警，当检测到异常情况时自动发送告警通知
丰富的UI界面：直观易用，支持很多中间件如redis、kafka的链路图生成
低侵入性：通过字节码注入的方式实现代码级别的监控，无需修改业务逻辑即可完成接入
多语言支持：除了Java之外，还支持.NET Core, Node.js, Python, Go等多语言
多平台集成：可以与服务网格、K8s集成

官网

github：apache/skywalking: APM, Application Performance Monitoring System
官网：Apache SkyWalking
中文文档：SkyWalking 文档中文版（社区提供）

官网里面主要是去看server部分：SkyWalking Servers

根据自己的应用程序语言不同，有不同语言的agent接入skywalking的文档：SkyWalking Agents

安装：SkyWalking Operation （推荐安装在K8s中，因为方便做成一个高可用集群）

Helm Chart

官网中提供了helm和operator安装两种方式。operator安装支持自动inject sidecar，但是对多语言支持还是不太灵活，所以还是推荐helm安装。

helm chart github：apache/skywalking-helm at v4.7.0

核心术语

Service：一组提供相同功能或业务逻辑的应用。可以是一个微服务、一个Web应用、一个数据库等。一般是按照项目去分组。
Instance：服务的一个具体运行实例或者副本。在一个分布式环境中，同一个服务可能部署在多个不同的服务器或容器上，每个容器或服务器上的这个服务就是一个Instance
Endpoint：服务中可以被外部访问的具体路径或者接口，端点是服务对外暴露功能的入口点。

架构图

Tracing、Metrics

数据来源，可以用skywalking agent或者其他客户端，支持不同格式的追踪数据。只要能写到它的接口上都能接收。

OAP平台

skywalking server端，集群模式多副本部署。

receiver：暴露gRPC和HTTP接口接受数据
Tracing和metrics分别接收对应的数据
Analysis：分析数据生成报表
Query：暴露查询接口
数据存储

支持ES、mysql等。推荐用ES部署，扩容方便

UI界面

Helm部署skywalking集群

注意：最低需要3台4C8G的机器用于练习。

helm chart下载

# 添加Skywalking Helm源：
helm repo add skywalking https://apache.jfrog.io/artifactory/skywalking-helm
helm repo update skywalking
helm pull skywalking/skywalking --version 4.3.0
# 新版skywalking迁移到了OCI仓库（新版oap起不来，这里先不用了，先用上面的4.3.0测试）
helm pull oci://registry-1.docker.io/apache/skywalking-helm --version 4.7.0

配置

注意：本次实验选择的是ES当做后端存储。官网提到的Opensearch和ES基本是一样的，因为ES改过开源协议，出来个平替Opensearch。

更改ES配置：

elasticsearch:
  antiAffinity: soft
  clusterName: es-cluster
  config:
    host: elasticsearch
    password: admin
    port:
      http: 9200
    user: admin
  enabled: true
  esMajorVersion: "7"
  image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch
  imagePullPolicy: IfNotPresent
  imageTag: 7.5.1
  persistence:
    enabled: true
  replicas: 3
  resources:
    limits:
      cpu: 2000m
      memory: 3Gi
    requests:
      cpu: 100m
      memory: 2Gi
  tolerations:
    - key: "node-role.kubernetes.io/control-plane"
      operator: "Equal"
      effect: "NoSchedule"
  volumeClaimTemplate:
    storageClassName: sc-nfs
    accessModes:
    - ReadWriteOnce
    resources:
      requests:
        storage: 1Gi

更改OAP资源配置：

oap: 
  image: 
    repository: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/dotbalo/skywalking-oap-server 
    tag: 10.2.0 
  javaOpts: -Xmx2g -Xms2g 
  replicas: 1 
  resources: 
    limits: 
      cpu: 2000m 
      memory: 3Gi 
    requests: 
      cpu: 100m 
      memory: 2Gi 
  storageType: elasticsearch 
  tolerations:
    - key: "node-role.kubernetes.io/control-plane"
      operator: "Equal"
      effect: "NoSchedule"

更改UI设置：

ui: 
  image: 
    pullPolicy: IfNotPresent 
    repository: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/dotbalo/skywalking-ui 
    tag: 10.2.0
  replicas: 1 
  service: 
    annotations: {} 
    externalPort: 80 
    internalPort: 8080 
    type: NodePort

安装

# 删掉ES里面这两个文件：
rm -f skywalking/charts/elasticsearch/templates/poddisruptionbudget.yaml
rm -f skywalking/charts/elasticsearch/templates/podsecuritypolicy.yaml
# 安装
helm upgrade -i skywalking -n skywalking . --create-namespace -f values.yaml

通过NodePort访问skywalking UI

Warning

如果oap server pod始终起不来，报错是liveness probe失败，log里面没看到任何ERROR信息，可能是因为默认的liveness probe太严格了，oap启动比较慢，还没完全起来就被linevess探测给重启了。

去看template发现liveness probe是写死的，给他时间改长一点：

vim skywalking/templates/oap-deployment.yaml
  livenessProbe:
    tcpSocket:
      port: 12800
    initialDelaySeconds: 60    # 从15秒增加到60秒，给更多启动时间
    periodSeconds: 30          # 从20秒增加到30秒，减少检查频率
    timeoutSeconds: 10         # 超时时间
    failureThreshold: 5        # 失败阈值，允许更多次失败
    successThreshold: 1        # 成功阈值

skywalking数据接入方案

其它Agent参考文档：SkyWalking Docs

Java接入方案

Java Agent 参考文档：SkyWalking Java Agent Containerization

接入Java程序，是需要一个java agent镜像注入到程序里面的。

怎么注入

有两种方法：

直接把java agent injector的jar包放到应用程序的image里面。但是这样需要重新编译镜像，非常麻烦。
加入一个initContainer，指定包含了java agent的jar包的image：
通过emptyDir作为sidecar数据共享
把jar包从initContainer拷贝到应用程序pod指定路径里面
应用程序pod直接指定一行JAVA_TOOL_OPTIONS参数指定java agent jar包路径即可完成注入。

apiVersion: v1 
kind: Pod 
metadata: 
  name: agent-as-sidecar 
spec: 
  restartPolicy: Never 
  volumes: 
  - name: skywalking-agent 
    emptyDir: { } 
  initContainers: 
    - name: agent-container 
      image: apache/skywalking-java-agent:8.7.0-alpine 
      volumeMounts: 
        - name: skywalking-agent 
          mountPath: /agent 
      command: [ "/bin/sh" ] 
      args: [ "-c", "cp -R /skywalking/agent /agent/" ]
  containers: 
    - name: app-container 
      image: springio/gs-spring-boot-docker 
      volumeMounts: 
        - name: skywalking-agent 
          mountPath: /skywalking 
      env: 
        - name: JAVA_TOOL_OPTIONS 
          value: "-javaagent:/skywalking/agent/skywalking-agent.jar"

获取java agent镜像

去dockerhub直接搜skywalking-java-agent，找到最新版tag、以及对应的java版本，拉下来。

启动常用环境变量

JAVA_TOOL_OPTIONS：指定JAVA的启动参数，加载agent可以通过该变量实现，比如-javaagent:/skywalking/agent/skywalking-agent.jar
SW_AGENT_NAME：服务名称，建议格式<组名>::<逻辑名>，推荐配置为命令空间::服务名称
SW_AGENT_INSTANCE_NAME：实例名称，通常用于表示同一个服务不同的示例，默认为UUID@hostname，推荐使用Pod名称作为实例名称
SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES：Skywalking OAP svc地址

其他变量可以参考：SkyWalking Java Agent Configurations

实战示例

接下来找一个测试服务，配置Agent并测试。首先对于服务的部署文件，需要添加如下内容：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: demo-handler-sw
  namespace: demo
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: demo-handler
  template:
    metadata:
      labels:
        app: demo-handler
        version: v1
    spec: 
      volumes: 
      - name: skywalking-agent 
        emptyDir: {}
      # 注入agent的initContainer
      initContainers: 
      - name: agent-container 
        image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/dotbalo/skywalking-java-agent:9.4.0-java8 
        volumeMounts: 
        - name: skywalking-agent 
          mountPath: /agent 
        command: [ "/bin/sh" ] 
        args: [ "-c", "cp -R /skywalking/agent /agent/ ; mkdir -p /agent/agent/logs/ ; chown -R 1001.1001 /agent" ]
      # 主容器
      containers:
      - name: demo-handler
        image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/dotbalo/demo-handler:v0.0.1-upgrade 
        imagePullPolicy: IfNotPresent 
        env:
        - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
          value: k8supgrade
        - name: SERVER_PORT
          value: "8080"
        - name: JAVA_TOOL_OPTIONS 
          value: "-javaagent:/skywalking/agent/skywalking-agent.jar" 
        - name: NAMESPACE 
          valueFrom: 
            fieldRef: 
              fieldPath: metadata.namespace 
        - name: APP 
          valueFrom: 
            fieldRef: 
              fieldPath: metadata.labels['app'] 
        - name: SW_AGENT_NAME 
          value: $(NAMESPACE)::$(APP) 
        - name: SW_AGENT_INSTANCE_NAME 
          valueFrom: 
            fieldRef: 
              fieldPath: metadata.name 
        - name: SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES 
          value: skywalking-oap.skywalking.svc.cluster.local:11800 
        volumeMounts: 
        - name: skywalking-agent 
          mountPath: /skywalking
        livenessProbe:
          failureThreshold: 2
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 5
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 8080
          timeoutSeconds: 2
        readinessProbe:
          failureThreshold: 2
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 5
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 8080
          timeoutSeconds: 2
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: handler
  namespace: demo
spec:
  selector:
    app: demo-handler
  ports:
  - name: http-web
    port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 8080

不论是什么样的java服务，都可以按照这个方式去注入java agent。

模拟请求：

curl 10.244.43.47:8080/api/generate

Go接入方案

怎么注入

Go程序接入skywalking，也是两种方法：

源码当中直接在main package里面导入一个包：import _ "github.com/apache/skywalking-go"（文档：Setup in build | Apache SkyWalking）
不动源码，在镜像构建的时候用go agent的inject方法自动注入skywalking源码（文档：Setup in docker | Apache SkyWalking）

# import the skywalking go base image 
FROM apache/skywalking-go:<version>-go<go version> 

# Copy application code 
COPY /path/to/project /path/to/project 

# Inject the agent into the project or get dependencies by application self 
# skywalking-go-agent -inject会分析项目中的Go 源码文件，找到需要监控的目标函数或方法，并插入相应的探针代码，这些探针代码会在程序运行时捕获调用链信息、性能数据等，并将其发送到 SkyWalking 后端 
RUN skywalking-go-agent -inject /path/to/project 

# 通过 -toolexec，Go的编译器会在编译过程中应用SkyWalking的监控逻辑，生成包含监控功能的最终二进制文件 
RUN go build -toolexec="skywalking-go-agent" -a /path/to/project

获取go agent镜像

去dockerhub直接搜skywalking-go，找到最新版tag、以及对应的go版本，拉下来。

启动常用环境变量

SW_AGENT_REPORTER_GRPC_BACKEND_SERVICE：Skywalking OAP 地址
SW_AGENT_NAME：服务名称，建议格式<组名>::<逻辑名>，推荐配置为命令空间::服务名称
SW_AGENT_INSTANCE_NAME：实例名称，通常用于表示同一个服务不同的示例，默认为UUID@hostname，推荐使用Pod名称作为实例名称

其它变量可以参考：

SkyWalking Go Settings Override

实战示例

下载测试程序：

git clone https://gitee.com/dukuan/demo-order.git

在下载的git目录中创建Dockerfile：

FROM apache/skywalking-go:0.5.0-go1.22 AS builder 
COPY ./ /go/src/ 
WORKDIR /go/src/ 
#ENV GO111MODULE=on 
#ENV GOPROXY=https://goproxy.cn,direct 
RUN export GO111MODULE=on && \ 
    export GOPROXY=https://goproxy.cn,direct && \ 
    export CGO_ENABLED=0 && \
    export GOOS=linux && \
    skywalking-go-agent -inject /go/src && \ 
    go build -o ./order -toolexec="skywalking-go-agent" -a /go/src # 编译完在当前目录就会生成一个odrder的二进制文件

FROM alpine:3.20
COPY --from=builder /go/src/order . 
CMD [ "./order" ]

编译程序：

docker build -t demo-order-sw:v1 .

创建基础组件服务：

kubectl create -f mysql.yaml -f mysql-svc.yaml -n demo

配置数据库：

mysql> create database orders; 
mysql> CREATE USER 'order'@'%' IDENTIFIED BY 'password'; 
mysql> GRANT ALL ON orders.* TO 'order'@'%';

创建go程序（由于Go的代码在编译时已经插入探针，所以在启动时，不用特别指定配置，只需要保留相关的环境变量即可）

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: demo-order-sw
  namespace: demo
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: demo-order
  template:
    metadata:
      labels:
        app: demo-order
    spec:
      containers:
      - name: demo-order
        image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/dotbalo/demo-order:v2
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        env:
        - name: MYSQL_HOST
          value: mysql
        - name: MYSQL_PORT
          value: "3306"
        - name: MYSQL_USER
          value: order
        - name: MYSQL_PASSWORD
          value: password
        - name: MYSQL_DB
          value: orders
        - name: NAMESPACE 
          valueFrom: 
            fieldRef: 
              fieldPath: metadata.namespace 
        - name: APP 
          valueFrom: 
            fieldRef: 
              fieldPath: metadata.labels['app'] 
        - name: SW_AGENT_NAME 
          value: $(NAMESPACE)::$(APP) 
        - name: SW_AGENT_INSTANCE_NAME 
          valueFrom: 
            fieldRef: 
              fieldPath: metadata.name 
        - name: SW_AGENT_REPORTER_GRPC_BACKEND_SERVICE 
          value: skywalking-oap.skywalking:11800 
        livenessProbe:
          failureThreshold: 2
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 5
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 8080
          timeoutSeconds: 2
        readinessProbe:
          failureThreshold: 2
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 5
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 8080
          timeoutSeconds: 2

模拟请求：

curl 172.16.85.206:8080/orders

skywalking UI中会看到自动加进去了“虚拟数据库”的界面，可以看到请求mysql的指标。这是skywalking可以动态发现数据库的功能。

skywalking UI介绍

最常用的界面：常规服务 - 服务

Service Apdex：应用的性能指数，0-1,。0.8表示80%的用户\请求是满意（成功）的。较低说明服务可能有问题
Endpoint指标：每个接口级别的指标
下面的Service可以看每个服务组里面包含哪些微服务；Topology可以看到拓扑图；Trace可以看到每个接口请求过程中的span，如果某个span时间很长，代表可能有问题；log中如果有报错的时候会看到
在Service中点击某个微服务，可以看到这个微服务有多少个实例；点击某个示例进去可以看到更具体的指标，甚至可以看到JVM、Golang程序的堆栈、线程池等内部程序指标

skywalking接入完整项目实战

skywalking接入项目，只和微服务采用什么语言开发有关系，和项目架构、项目设计没关系。哪个微服务需要接入skywalking，就直接在deployment中添加环境变量，或者go项目构建带agent的镜像等。

位于另一个ns内的微服务项目，都是通过skywalking的OAP server的svc来给skywalking推送数据的。

skywalking告警通知

Skywalking支持针对采集的Metrics数据进行监控告警，可以在异常出现时发送告警。

Skywalking告警核心由一组规则实现，主要包含如下三个部分：

指标Metrics：收集的关于Service、Instance、Endpoint的各种性能指标数据
规则Rules：告警的触发规则，默认定义在config/alarm-settings.yml文件中，支持比较运算符和逻辑运算符等
钩子Hooks：当告警被触发后，通过钩子来执行特定的操作，如发送通知等。

配置文件管理

默认是在oap pod中的/skywalking/config/*目录，但是在helm chart目录下的files/config.d/oap/alarm-settings.yml可以覆盖掉前者。所以直接把alarm-settings.yml文件放进files/config.d/oap/alarm-settings.yml，用helm管理即可。

# 首先创建oap目录
mkdir -p ./skywalking/files/conf.d/oap/
# 从容器中拿出默认的配置文件
kuebctl cp <oap pod name>:/skywalking/config/alarm-settings.yml ./skywalking/files/conf.d/oap/
# 在这个默认规则文件中继续添加内容即可
# helm管理
cd ./skywalking/
helm upgrade -i skywalking -n skywalking . -f values.yaml

# 更新完可以去pod里面看配置是否生效
cat /skywalking/config/alarm-settings.yml

告警规则

字段

告警规则由如下元素组成：（Alerting Rules）

规则名称，全局唯一，没有一个专门字段，在告警规则yaml中直接写上就行，下面都是子字段。必须以_rule结尾
expression：使用MOE（Metrics Query Expression）定义，表达式的结果必须是SINGLE_VALUE，且根操作必须是一个比较操作或者布尔操作，同时结果必须为1(true)或者0(false)，当结果为1(true)时，告警会触发
including-names：包含的instance名称，可以是Service、Instance、Endpoint等。列表类型。
exclude-names：排除的instance名称
period：周期，检查告警条件的时间窗口大小，分钟为单位
silence-period：静默期，某个告警被触发后，接下来的一段时间内，该告警不会被再次触发，不指定则默认和period一样
hooks：告警触发时绑定的钩子名称。名称格式为{hookType}.{hookName}（比如slack.custom1），并且必须在alarm-settings.yml文件的hooks部分定义。如果未指定钩子名称，则会使用全局钩子。
message：告警提示信息。

告警表达式计算规则：Metrics Query Expression(MQE) Syntax | Apache SkyWalking

默认规则

skywalking内置了如下的告警规则（在oap pod中的/skywalking/config/alarm-settings.yml里面）：

服务在过去3分钟内平均响应时间超过1秒
服务在过去两分钟内的成功率低于80%
服务响应时间的百分位数在过去的3分钟内超过1秒
服务实例在过去2分钟内的平均响应时间超过1秒
端点在过去2分钟内的平均响应时间超过1秒
数据库在过去2分钟内的平均响应时间超过1秒
端点关系在过去2分钟内的平均响应时间超过1秒

规则表达式注意事项

注意：以这一条为例：服务在过去3分钟内平均响应时间超过1秒，他的告警规则写法是：

sum(service_resp_time > 1000) >= 3

这样写会和prometheus的写法不太一样，是因为prometheus是时序数据库，直接用avg(service_resp_time[3m]) >= 1000。但是skywalking不是这样。它使用一种滑动窗口的写法，具体解释看这里（Alerting | Apache SkyWalking）。简单说就是想要看几分钟内的数据，>=后面就写几就行了。

hooks

更多hook：Hooks | Apache SkyWalking

以钉钉为例：首先需要添加一个机器人，拿到加签的值、webhook的值

# 添加钉钉告警 
hooks: 
  dingtalk: 
    default: 
      is-default: true 
      text-template: |- 
        { 
           "msgtype": "text", 
           "text": { 
             "content": "Apache SkyWalking Alarm: \n %s." 
           } 
         }
      webhooks: 
      - url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx # webhook url
        secret: xxx # 加签的值

自定义告警规则

除了默认告警，还可以添加一些自定义告警。指标的名称可以去UI dashboard中找到想要的表，点击编辑就能看到对应的metrics名称，然后就能用来写监控规则。

比如想要监控Java服务JVM线程池是否阻塞，可以通过instance_jvm_thread_blocked_state_thread_count指标进行监控。

监控过去2分钟内JVM阻塞的线程数大于5：

thread_block_rule: 
  expression: sum(instance_jvm_thread_blocked_state_thread_count > 5) >= 2 
  period: 5 # 检查过去5分钟的数据
  message: "服务 {name} 的线程池，在过去两分钟内被阻塞的数量超过5" 
  hooks: # 不写的话就走默认的hooks
  - dingtalk.default

如果规则写的语法有问题，oap pod会起不来。

K8s部署全链路追踪-Skywalking

链路追踪介绍

核心概念

工作原理

链路追踪工具

Skywalking介绍

官网

Helm Chart

核心术语

架构图

Helm部署skywalking集群

helm chart下载

配置

安装

skywalking数据接入方案

Java接入方案

怎么注入

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启动常用环境变量

实战示例

Go接入方案

怎么注入

获取go agent镜像

启动常用环境变量

实战示例

skywalking UI介绍

skywalking接入完整项目实战

skywalking告警通知

配置文件管理

告警规则

字段

默认规则

规则表达式注意事项

hooks

自定义告警规则